pandas 多个条件split切割

最新推荐文章于 2024-04-28 21:48:50 发布
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分类专栏： pandas
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可以用字符串的“或”表示

比如 某一列同时要以 _ 和 - 进行切割

df["新列"]=df["旧列"].str.split("_|-",expand=True)[0]
使用pandas的split函数将DataFrame中的特定列字段拆分为多个数据列，并将其拼接回原始的DataFrame中
TechGlide的博客
09-07 932
使用pandas的split函数将DataFrame中的特定列字段拆分为多个数据列，并将其拼接回原始的DataFrame中。希望本文能够帮助您理解如何使用pandas的split函数将DataFrame中的列字段拆分为多个数据列，并将其拼接回原始的DataFrame中。这样，您就成功地使用pandas的split函数将特定列字段拆分为多个数据列，并将其拼接回原始的DataFrame中了。现在，我们已经将拆分后的数据列成功拼接回原始的DataFrame中。函数将新的数据列与原始的DataFrame进行拼接。
Pandas使用split函数切分日期数据以获取年、月、日信息
YOLOv3333的博客
09-13 1120
在数据分析和处理中，经常需要对日期数据进行拆分，以便获取其中的年、月、日等信息。其中，split函数是一种常用的方法，可以将日期字符串拆分为多个部分，例如年、月、日。本文将介绍如何使用Pandas的split函数来获取日期数据的年、月、日信息，并提供相应的源代码示例。最后，将获取到的年、月、日信息分别赋值给DataFrame的新列"year”、“month"和"day”。从输出结果中可以看出，成功地将日期字符串拆分为年、月、日三个部分，并将它们存储在DataFrame的新列中。上述代码中，首先使用。
pandas多个条件分割字符串，快速提取文件特定行
zjmy的博客
03-18 2194
import re line = 'asdf fjdk; afed, fjek,asdf, foo' # \s 匹配任意空白符,正则意思：分隔符可以是逗号，分号或者是空格，并且后面紧跟着任意个的空格 print(re.split(r"[;,\s]\s*",line)) # ['asdf', 'fjdk', 'afed', 'fjek', 'asdf', 'foo'] # 如果使用了捕获分组，那...
10_Pandas使用分隔符或正则表达式将字符串拆分为多列
qq_18351157的博客
04-14 1万+
10_Pandas使用分隔符或正则表达式将字符串拆分为多列 Pandas如何将带有字符串元素的列拆分为多个列。 使用以下字符串的方法。 str.split（）：用定界符分割 str.extract()：按正则表达式拆分 字符串方法是pandas.Series方法。 适用于pandas.Series或pandas.DataFrame列 str.split（）：用定界符分割 要按定界符（delim...
pandas.str.split - 一列分多列
heianduck的博客
12-10 4019
昨天我在逛优快云问答的时候，看见有人问起panda拆分单元格成多行的事，我今天就记录下，分为“一列分多列” 以及 “一列分多行”。 每一行分的列数相同(即分隔符数目一致) import pandas as pd data = pd.read_excel("normal_same_split.xlsx","Sheet1") data #去除"上课地点"列 split1 = data.drop("上课地点",axis=1) # 分列 split2 = data['上课地点'].str.split
pandas条件拆解excel文件
丰空岛主(Vega Prime,Android,LabWindows,ThreeJS,Python,OpenCV）
10-22 379
要求：对于学生名单，按照年级建立book，然后按照分班建立sheet。
pandas 文本处理 - split
bigbiang的博客
10-06 609
在学习 pandas的apply函数时看到这么一篇文章 https://blog.youkuaiyun.com/mochou111/article/details/95311065 以下为原文代码及运行结果 import pandas as pd #先生成一个dataframe d = {"col1" : ["96%(1368608/1412722)", "97%(1389916/1427922)", "97%(1338695/1373803)", "96%(1691941/1745196)", "95%(187880
pandas apply多线程实现代码
12-17
一、多线程化选择  并行化一个代码有两大选择：multithread 和 multiprocess。  Multithread，多线程，同一个进程（process）可以...并行化的基本思路是把 dataframe 用 np.array_split 方法切割成多个子 dataframe
Pandas使用str.split分列详解
“Pandas实现一列数据分隔为两列，通过使用`.str.split()`方法可以将含有分隔符的列拆分为多个列。这种方法适用于简单分割，如以特定字符如破折号或空格为分隔符。首先创建一个包含分隔数据的DataFrame，然后调用`....
python pandas 分割DataFrame中的字符串及元组
最新发布
2401_84140332的博客
04-28 1003
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。‘江苏省 苏州市 园区 苏州市工业园区唯亭镇阳澄湖大道维纳阳光花园’,‘江苏省 苏州市 园区 苏州市工业园区唯亭镇阳澄湖大道维纳阳光花园’,
csv大文件切割,好用工具,split
01-05
标题提到的"csv大文件切割"，是指将一个大的CSV文件分割成多个较小的文件，以便于管理、传输或者在特定环境中处理。这个过程可以手动编程实现，也可以使用专门的工具。描述中提到了一个名为"Data.olllo.exe"的工具，...
[Pandas]Dataframe中的多条件切片为什么不能使用and运算符
wx0628的博客
02-15 6717
对于Dataframe中同一列，如果有多个条件，则不能使用and运算符，需要使用&位运算符。示例如下： import pandas as pd df = pd.DataFrame({'name':['a','a','b','b'],'classes':[1,2,3,4],'price':[11,22,33,44]}) print(df[(df['price']>11) and (df...
Pandas常用操作命令（四）——数据切片、筛选
Python当打之年
06-24 4656
数据切片、筛选
pandas 如何分割字符
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SCUT_Sam
07-27 4万+
摘要： 本文主要是在pandas中如何对字符串进行切分。我们考虑一下下面的应用场景。 这个是我们的数据集(data)，可以看到，数据集中某一列(name)是某个行业的分类。各个行业之间用符号 ‘|’分割。 我们要把用每个‘|’进行分割的内容抽取出来。 pandas有个一步到到位的方法，非常方便。 import pandas as pddata['name'].str.split(
python pandas 分组切割 使用 pd.cut
夏日麦香的博客
08-09 4901
【代码】python pandas 分组切割 使用 pd.cut。
pandas 数据框 将一列数据切割变为两列
邓飞----育种数据分析之放飞自我
11-13 1331
1. 原始数据 想把Sex一列，根据下划线且分为两列数据 In [193]: user_info Out[193]: age city sex birth name ...
pandas 切片_Pandas 数据切割的三种逻辑
weixin_39762478的博客
12-06 2675
数据分析首要面临的问题就是数据的清洗和切割。初学者在学习pandas的时候，经常会被pandas五花八门的数据切片和数据索引方式绕晕，造成混乱，从而影响代码编写的效率。综合来讲，在数据的切片上，pandas为我们提供了三种不同的处理范式：df[]; df.loc[:]以及df.iloc[:]1. df[]df[]的表达方式也许是我们在pandas中最常用的切片方式，因为它最常用，最直接。要想理解d...
Pandas数据截取/选择/切片
BBJG_001的博客
02-25 1万+
原文地址 分类目录——Pandas 导入支持包 import pandas as pd import numpy as np 生成测试数据 dates = pd.date_range('20200217', periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B',...
pandas分列
xu_xiaoxu的博客
10-26 1719
data.insert(1,'city',data['address']) #先复制原来的列 data["address"] = data["address"].map(lambda x:x.split()[0]) #分别处理新旧两列 data["city"] = data["city"].map(lambda x:x.split()[1]) ...
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